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u_17487076 頭像

mb6890178244a4e - 數字採集分類任務

圖像分類是計算機視覺中的基礎任務，本實例使用 TensorFlow 和 Keras 庫對 MNIST 手寫數字數據集進行分類。 import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorf

數據集 , 雲平台 , 數據 , tensorflow , 雲計算

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huodadexiang 頭像

南瓜 - 面向課堂與自習場景的智能坐姿識別系統——從行為感知到可視化部署的完整工程【YOLOv8】

面向課堂與自習場景的智能坐姿識別系統——從行為感知到可視化部署的完整工程【YOLOv8】 一、研究背景：為什麼要做“坐姿識別”？ 在信息化學習與辦公環境中，久坐與不良坐姿已成為青少年與上班族普遍面臨的健康問題。長期駝背、前傾、低頭等坐姿行為，容易引發： 脊柱側彎、頸椎病 注意力下降、學習效率降低 視覺疲勞與肌肉勞損 傳統的坐姿管理主要依賴人工監督或簡單硬件傳感器，不僅成本高、實時性差，而

機器學習 , 人工智能 , 深度學習

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u_17603531 頭像

mb6942773dc15ef - aTrust下載和安裝圖文版教程（附官網安裝包，超級詳細）

在數字化辦公日益普及的今天，如何安全地訪問公司內部資源成為一個關鍵挑戰。aTrust，一款由奇安信推出的零信任安全產品，正是為了解決這一難題而生。 aTrust 是一個“安全接入平台”，它為企業構建了一個虛擬的、受保護的工作空間。無論員工身處何地，使用何種設備，都能通過這個空間安全地連接到內部的應用、數據和系統，就像在辦公室內網中工作一樣，但整個過程都經過了嚴格的安

atrust , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , atrust下載 , 零信任atrust客户端 , atrust官網 , atrustapp下載

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cico 頭像

N2020 - mysql覆蓋索引如何理解

1、查詢語句中所需的列在索引中，這樣查詢結果就可以在索引的數據結構中找到。 2、由於覆蓋索引可以減少樹木的搜索次數，顯著提高查詢性能，因此使用覆蓋索引是一種常用的性能優化方法。 實例 +----+-------------+------------+------+-----------------------+--------------+------

性能優化 , MySQL , 搜索 , 數據庫

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N2020 - mysql如何啓動組複製

1、創建複製用户。 create user 'repl'@'%' identified with 'mysql_native_password' by '123456'; grant replication slave on *.* to 'repl'@'%'; 2、配置新成員和捐贈者之間異步複製的複製渠道。 ch

bootstrap , 服務器 , MySQL , 數據庫

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N2020 - mysql中undo log的兩種類型

根據行為的不同，undo log分為兩種：insert undo log和update undo log 1、insert undo log，是在insert操作中產生的。insert操作的記錄只對事務本身可見。 對於其它事務此記錄是不可見的，所以 insert undo log 可以在事務提交後直接刪除而不需要進行purge操作。 2、update undo

刪除操作 , MySQL , 數據庫 , 回滾

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cico 頭像

N2020 - mysql中正則表達式是什麼

1、正則表達式是實現複雜搜索的有力方法，正則表達式描述了一組字符串。 最簡單的正則表達式是一個普通的字符串。比如正則表達式hello只匹配字符串hello。 2、正則表達式通常包含一些特殊的結構來匹配多個不同的字符串。 例如，正則表達式hello|world包含替換操作符(|)，可以匹配字符串hello或字符串world。 實例 字符 ^ 匹配字符串

字符串 , MySQL , 數據庫 , 正則表達式

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cico 頭像

N2020 - mysql常見的備份方法

1、使用tar包裝文件夾備份。數據庫可以直接保存data文件夾，但是佔用空間大，可以用tar包裝壓縮保存。 [root@localhost ~]# systemctl stop mysqld [root@localhost ~]# tar Jcvf /opt/mysql-$(date +%F).tar.xz /usr/local/mysql/data/ [root

MySQL , 佔用空間 , 數據庫 , SQL

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u_17167612 頭像

wx674bbdaa2255a - GLM-4.7 與 MiniMax M2.1 工程實測：一次性交付與長期 Agent 的分水嶺

引言 一直以來，真正限制大模型落地的，往往不是“能不能用”，而是算力成本和穩定性。尤其是在需要反覆測試、對比不同模型和供應商的階段，算力消耗幾乎是硬門檻。 AI Ping 這次的做法比較直接：隨着 GLM-4.7 和 MiniMax M2.1 兩款旗艦模型上線，平台同步開放了算力激勵機制，把“體驗成本”壓到了接近零。通過模型聚合與加速調度，同一套接口即可調用多家供應商

軟件測試 , 配置文件 , API , Max

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N2020 - mysql中redo log是什麼

1、redo log是MySQLEngine層，InnoDB存儲引擎特有的日誌。又稱重做日誌。 2、redo log是物理日誌。可以理解為一個具有固定空間大小的隊列，將被循環複製。 實例 root@test:/var/lib/mysql# pwd /var/lib/mysql root@test:/var/lib/mysql# ls -lstr ib_

MySQL , 重做日誌 , 數據庫 , 存儲引擎

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xjsunjie - 可信數據空間：技術架構與建設路徑

隨着數字經濟的深化，數據要素的價值日益凸顯，但數據孤島、隱私泄露和信任缺失等問題嚴重製約了數據價值的充分釋放。可信數據空間（Trusted Data Space, TDS）作為一種新型的數據基礎設施和協作範式，通過構建一個去中心化、主權可控、安全可信的數據共享與流通環境，為解決上述難題提供了系統性方案。 本文旨在深入剖析可信數據空間的核心理念、關鍵技術架構，並提出一套系統化

數據空間 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 技術架構 , 人工智能 , 數據分析

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u_15434217 頭像

文傳商訊 - Omdia：2025 年第三季度全球雲基礎設施服務支出達 1,026 億美元，同比增長 25%

根據 Omdia 最新研究，2025 年第三季度全球雲基礎設施服務支出達到 1,026 億美元，同比增長 25%。市場動能保持穩定，已連續第五個季度維持在 20% 以上，顯示出行業整體的持續韌性。 這一表現反映出企業對AI的需求正從早期試驗階段，逐步邁向規模化、生產級部署。隨着這一轉變加速，超大規模雲廠商的競爭焦點也正在從模型性能的邊際提升，轉向支持多模型部署、並保障 AI

AWS , 雲計算 , azure , 雲服務 , 基礎設施

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xiuji 頭像

修己xj - 從“死記硬背”到“靈活應用”：詳解RAG如何讓AI真正理解並回答問題

當AI不再僅僅是“復讀機”，而是能夠結合最新信息提供準確回答的智能助手——這就是RAG技術帶來的變革。 在人工智能快速發展的今天，我們常常遇到這樣的困境：大型語言模型如GPT-4擁有海量知識，卻無法獲取最新的信息；它能寫出優美的文章，卻無法準確回答你公司內部文檔中的具體問題。這就是所謂的“知識截止日期”問題——模型只能基於訓練時的數據進行回答。 但有一項技術正在徹底

數據 , 搜索 , 語言模型 , aigc , llama

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xjsunjie - AI原生智算雲：不止是算力池，更是智能時代的“數字基建引擎”——讓每個企業都能“開箱即用”AI生產力

引言：從“算力飢渴”到“範式革命” 我們正身處一個由大型語言模型（LLM）和生成式AI引爆的智能奇點。從ChatGPT的驚豔問世到Sora的顛覆想象，AI不再是實驗室裏的遙遠概念，而是正以前所未有的速度流向到千行百業的毛細血管中。然而，在這場波瀾壯闊的智能化浪潮之下，一個巨大的挑戰浮出水面——“算力飢渴”。模型參數的指數級增長，對算力的需求近乎貪婪，使得GPU“一卡難求”，

數據 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析 , 開發者

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u_16291253 頭像

微學AI - AI Ping最新上線了，現在來免費用！MiniMax-M2.1、GLM-4.7，手把手教學部署與運用

一、AI Ping 中的模型 隨着大語言模型技術的飛速發展，AI 輔助編程已成為新常態。其中，“氛圍編程”作為一種新興範式，強調開發者通過自然語言與 AI 進行流暢交互，在沉浸式的開發環境中獲得代碼建議、問題解答和自動化任務支持 。這種範式極大地依賴於強大的後端 AI 模型和順暢的前端工具集成。在此背景下，一個名為 AI Ping 的新興 API 聚合服務應運而生。

code , API , NLP , Max , 人工智能

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mb6942804d5889a - 漫蛙漫畫manwa官方下載和安裝教程（附app安裝包+圖文步驟）

漫蛙漫畫是一款專為漫畫愛好者打造的移動端閲讀應用，它集海量漫畫資源、智能閲讀體驗和社交互動功能於一體，為用户提供了一個全方位的漫畫閲讀平台。 漫蛙漫畫不僅擁有豐富的正版漫畫庫，涵蓋了日漫、國漫、韓漫等多種類型，還通過精準的分類系統和智能推薦算法，幫助用户快速找到心儀的作品。無論是熱血冒險、浪漫愛情還是懸疑推理，漫蛙漫畫都能滿足不同讀者的口味。 漫蛙漫畫採用了免

漫蛙manwa2正版下載 , 漫蛙漫畫下載 , yyds乾貨盤點 , 漫蛙官網下載 , 漫蛙manwa2下載 , 辦公效率 , 漫蛙正版下載

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - mongo頻繁restarting

登錄MongoDB官網：www.mongodb.org；點擊【Download MongoDB】按鈕，進入如下所示界面 選擇目標操作系統及其版本，比如這裏選擇的是64位的Windows Server 2008R2 下載。點擊DOWNLOAD按鈕，即可完成msi文件的下載。 安裝 直接雙擊msi安裝文件

windows , 數據目錄 , 雲計算 , mongo頻繁restarting , server , 雲原生

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u_14026473 頭像

JosieBook - 用 AI Ping 體驗 GLM-4.7 與 MiniMax M2.1：從配置到實戰的完整教程

最近，國產大模型領域迎來兩個值得關注的新版本：智譜的 GLM-4.7 與 MiniMax 的 M2.1。它們不再以“生成一段流暢文字”為目標，而是聚焦於真實工程場景中的穩定輸出與持續協作能力。為了驗證這一點，我在本地開發環境中進行了完整測試——使用 VS Code 配合開源插件，通過AI Ping平台可限免調用這兩款模型，分別完成兩類典型任務。 本文將按操作流程記錄全過程：

code , API , 數據可視化 , Max , 人工智能

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mob64ca14122c74 - visio怎麼去掉容器保護

因為Visual SourceSafe是通過大量修改項目信息，來實現版本信息的標識和管理。不僅在項目目錄中加入新的控制文件；同時他還修改項目方案文件，加入相關XML元素。儘管所有這些改變對用户來説都是透明的，但要去除VSS綁定信息還得小費一番工夫。 日前將版本控制工具由Visual SourceSafe移植到了SubVersion ，但打開項目時，總報告“解決方案看起來是受

版本信息 , 雲計算 , 雲原生 , visio怎麼去掉容器保護 , Visual , ide

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楊貴妃吖 - AI Ping 實戰解析：GLM-4.7、MiniMax M2.1 雙模型上新限免！評測、調用與 Agent 落地全攻略

前言：從模型選型到工程落地，開發者為何需要 AI Ping 隨着大模型技術的飛速發展，開發者在模型選型、多平台調用適配及智能體搭建等環節面臨諸多痛點：性能評測缺乏客觀依據、不同供應商接口差異大導致開發效率低下、複雜場景下模型與業務需求難以精準匹配。在此背景下，AI Ping 平台應運而生，其整合大模型評測與一站式調用能力，為開發者提供全鏈路解決方案。本文將圍繞 AI Pin

API , Max , 代碼人生 , 開發者

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chenzhuodeyagao 頭像

沉着的牙膏 - 2025年國內精細化、差異化、可交互的數據風險監測平台排名

一、概要 （提示：本部分從整體市場演進出發，概括數據安全平台在2025年的核心價值與落地成效。） 隨着《數據安全法》《個人信息保護法》及《網絡數據安全管理條例》的持續落地，企業對數據安全平台的期待已明顯超越“滿足合規”的初級目標。2025年的市場實踐顯示，數據安全平台正在成為承載數據治理、風險運營與業務協同的關鍵基礎設施。從技術形態看，平台化整合正在加速替代早期的碎片化工具，數據庫審

深度學習

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youqingyouyidejidan 頭像

底層邏輯探索 - 政務數據智能治理一體化解決方案：合規對標、易掌握、自適應分類的全面實現

一、概要 提示：本文系統闡述政務數據分類分級管理的政策背景、行業痛點、技術路徑與落地成效，突出“合規對標、易掌握、自適應分類”三大核心特性，為數字政府建設提供可操作、可複製的治理典範。在數字政府縱深發展的當下，政務數據已成為提升治理能力與公共服務品質的關鍵要素。然而，數據規模急劇增長、系統異構分散、合規要求趨嚴等多重挑戰，使得政務數據管理面臨“數據不清、安全難控、共享不暢”的普遍困境。“知源

深度學習

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youqingyouyidejidan 頭像

底層邏輯探索 - 一體式架構、差異化優勢與強適配能力：2025國內數據安全平台綜合評析與選型指南

隨着《數據安全法》《個人信息保護法》及《網絡數據安全管理條例》的深入實施，數據安全已從合規要求演進為企業核心戰略。2025年，數據安全平台市場呈現明顯的整合化、智能化與全生命週期化趨勢，平台正逐步替代傳統碎片化工具，成為企業構建數據治理體系的關鍵支撐。本文以 “一體式”架構整合、“差異化”技術深耕與“適配性強”的場景貼合為核心分析維度，結合技術架構、行業實踐與未來趨勢，對國內主流數據安全平台進行系

安全

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cooldream2016 - 薅羊毛也要講技術：AI Ping 平台體驗 GLM-4.7 與 MiniMax-M2.1

前言 大模型正在從“通用對話能力展示階段”邁入“深度參與真實業務系統”的新階段。無論是代碼生成、智能體構建，還是複雜流程編排與多工具協同，大模型已經不再只是一個“會聊天的助手”，而逐漸成為軟件系統中的關鍵能力組件。 然而，在實際落地過程中，開發者往往會面臨一系列現實問題： 模型太多，接口各異； 評測成本高，切換成本大； 計費複雜，

API , Max , aigc , 開發者 , AI作畫

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